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SOTON私人定制:利用Python进行数据分析(学习pandas)

pandas基础 Pandas借鉴了Numpy绝大部分设计思想,但与Numpy不同的是它更适合于处理表格类、异质性数据,而Numpy则是处理同质的数值数组。Pandas还能无缝与Numpy, SciPy, statsmodels, scikit-learn, matplotlib等包联用,构建了Python数据分析生态系统。 Pandas最主要的两类数据结构:Series, DataFrame,可以对应R语言的vector和data.frame,脑图如下 DataFrame基础功能 学习笔记如下: pandas的索引对象用于存放轴标签和其他元数据信息,索引对象不可修改,目的是安全的将该索对象传递给其他数据结构。、 reindex并不是修改原来的索引,而会在原来的基础上增加新的索引。 对DataFrame或Series修改形状,删除数据的操作默认返回新的数据结构。可以用inplace=True避免返回新的数据,不过这也通常会摧毁原来的数据。 明确loc和iloc的区别。如果你创建Series或DataFrame的index存在整数,那么细细体会下obj[:1],obj.loc[:1],o...

脱离Eclipse环境使用EMF

一旦熟练使用EMF后,有新项目我总是习惯于先使用工具构造出数据模型,然后让EMF帮我生成java代码。当模型需要修改时,也是用工具修改模型本身,然后让EMF把改动更新到java代码,从而保证模型与代码的同步。最近的一个基于struts的Web项目里我试验了脱离Eclipse运行环境使用EMF,发现比想象中的要更容易,以下是一些经验总结。 1. EMF可以脱离Eclipse环境使用,所以不论你要做的项目是纯swt应用程序、swing应用程序、基于web的应用程序甚至没有GUI的应用程序,这些非Eclipse插件的项目也都可以利用EMF生成的模型代码。不过EMF生成的.edit和.editor部分就难以利用了,因为.edit主要为jface的各种viewer提供支持,.editor则是基于Eclipse的一个编辑器。 2. 要脱离Eclipse独立使用EMF生成的代码,需要在项目里包含EMF的运行库,可以在EMF下载页面找到这个名为Standalone的下载项,下载以后要让里面的.jar文件都包含在项目classpath里。 3. 除添加这些库文件以外,还有少量初始化工作需要在你的应用程序...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。